Recomandări nepersonalizate îmbunătățite

Faptul că un film a fost vizionat de multe persoane nu înseamnă neapărat că acestora le-a plăcut. Pentru a înțelege cu adevărat ce a simțit un spectator față de un film, datele explicite sunt mult mai utile. Din fericire, dispui și de ratingurile acordate de fiecare spectator din setul de date Movie Lens.

În acest exercițiu, vei calcula ratingul mediu al fiecărui film din set, apoi vei identifica filmul cu cel mai mare rating mediu.

Vei folosi același user_ratings_df ca în exercițiul anterior, care a fost deja încărcat pentru tine.

Acest exercițiu face parte din cursul

Construirea motoarelor de recomandare în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Calculează ratingul mediu pentru fiecare film și stochează rezultatul într-un DataFrame numit average_rating_df.
Sortează DataFrame-ul average_rating_df după coloana de rating mediu, de la cel mai mare la cel mai mic, și stochează rezultatul ca sorted_average_ratings.
Afișează primele cinci filme cu cel mai mare rating din sorted_average_ratings.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Find the mean of the ratings given to each title
average_rating_df = user_ratings_df[["title", "rating"]].____('title').____()

# Order the entries by highest average rating to lowest
sorted_average_ratings = average_rating_df.____(____=____, ____=____)

# Inspect the top movies
print(____.____())

Editează și rulează codul